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Enregistrement W4393155298 · doi:10.1101/2024.03.23.24304779

Clinical activity of Mitogen-Activated Protein Kinase (MAPK) inhibitors in patients with MAP2K1 (MEK1)-mutated metastatic cancers

2024· preprint· en· W4393155298 sur OpenAlexafffund
Matthew Dankner, Emmanuelle Rousselle, Sarah Petrecca, François Fabi, Alexander Nowakowski, Anna-Maria Lazaratos, Charles Vincent Rajadurai, Andrew J. B. Stein, David Bian, Peter Tai, Alicia Belaiche, Meredith Li, Andrea Quaiattini, Nicola Normanno, Maria E. Arcila, Arielle Elkrief, Douglas B. Johnson, Marc Ladanyi, April A. N. Rose

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanJewish General HospitalInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMAPK/ERK pathwayProtein kinase AMitogen-activated protein kinaseCancer researchMitogen-activated protein kinase kinaseKinaseMedicineInternal medicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PURPOSE MAP2K1/MEK1 mutations are potentially actionable drivers in cancer. MAP2K1 mutations have been functionally classified into three groups according to their dependency on upstream RAS/RAF signaling. However, the clinical efficacy of MAPK pathway inhibitors (MAPKi) for MAP2K1 mutant tumors is not well defined. We sought to characterize the genomic and clinical landscape of MAP2K1 mutant tumors to evaluate the relationship between MAP2K1 mutation Class and clinical activity of MAPKi. METHODS We interrogated AACR GENIE (v13) to analyze solid tumors with MAP2K1 mutations. We performed a systematic review and meta-analysis of published reports of patients with MAP2K1 mutant cancers treated with MAPKi according to PRISMA guidelines. The primary endpoint was progression-free survival (PFS), and secondary endpoints were overall response rate (ORR), duration of response (DOR), and overall survival (OS). RESULTS In the AACR GENIE dataset, Class 2 MAP2K1 mutations (63%) were more prevalent than Class 1 (24%) and Class 3 (13%) mutations (P<0.0001). Co-occurring MAPK pathway activating mutations were more likely to occur in Class 1 versus Class 2 or 3 MAP2K1 mutant tumors (P<0.0001). Our systematic meta-analysis of the literature identified 46 patients with MAP2K1 mutant tumors who received MAPKi. In these patients, ORR was 28% and median PFS was 3.9 months. ORR did not differ according to MAP2K1 mutation class or cancer type. However, patients with Class 2 mutations experienced longer PFS (5.0 months) and DOR (23.8 months) compared to patients with Class 1, 3 or unclassified MAP2K1 mutations (PFS 3.5 months, P=0.04; DOR 4.2 months, P=0.02). CONCLUSION Patients with Class 2 MAP2K1 mutations represent a novel subgroup that may derive benefit from MAPKi. Prospective clinical studies with novel MAPKi regimens are warranted in these patients. Highlights - A meta-analysis describing clinical outcomes with MAPK targeted therapy in MAP2K1 mutant tumors. - Clinical validation of MAP2K1 mutation Class as a predictive biomarker. - Class 2 MAP2K1 mutations are sensitive to MEK-inhibitor containing regimens. Graphical Abstract

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,011
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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